刚刚，「2021人工智能年度评选」结果已正式揭晓。在量子位MEET 2022智能未来大会上，50大领航企业、20大最具价值创业公司、30大创业领袖、20大技术领袖、10大最佳产品，以及10大最佳解决方案等人工智能领域年度奖项悉数颁出。本次人工智能年度评选于今年10月启动。在过去2个月时间里，共有数百...
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简介：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。State-Action-Reward-State-Action这个名称清楚地反应了其学习更新函数依赖的5个值，分别是当前状态S1，当前状...
简介：Q一学习是强化学习的主要算法之一，是一种无模型的学习方法，它提供智能系统在马尔可夫环境中利用经历的动作序列选择最优动作的一种学习能力。Q-学习基于的一个关键假设是智能体和环境的交互可看作为一个Markov决策过程(MDP)，即智能体当前所处的状态和所选择的动作，决定一个固定的状态转移概率分布、...
现在，人工智能可以参加小学数学考试了，而且考了50多分。 日前，人工智能研究机构OpenAI的研究人员使用新方法，训练出一个会做数学题的系统——GPT-f。它能像真正的学生一样，解决90%的数学应用题。在提供的数据集中进行的小样本测试表明，9至12岁学生测试得分为60%，该系统测试得分55%。 这个...
11月28日，QQ浏览器2021AI算法大赛颁奖典礼在深圳正式举办，由明略科技，百度，搜狗组建的参赛团队摘得“多模态视频相似度”赛道冠军，来自北京大学的参赛团队摘得“自动超参数优化”赛道冠军，两支队伍最高将获得20万奖金。同时，QQ浏览器还发布了全新技术品牌——QQ浏览器实验室，致力于探索下一代信息...
11月22日，北京大学发出公告，经学校研究决定，成立北京大学信息科学技术学院（本科生学院），同时新设智能学院、计算机学院、电子学院、集成电路学院四大学院。 北大专攻卡脖子问题，集中精力建设“大信息”学科又有了新进展。新成立北京大学智能学院。11月22日，北京大学发出公告，经学校研究决定，成立北京大学...
简介：注意力机制(Attention Mechanism)是人们在机器学习模型中嵌入的一种特殊结构，用来自动学习和计算输入数据对输出数据的贡献大小。注意力机制包括：自注意力机制、多头注意力机制、软注意力机制、硬注意力机制等。基本原理：注意力模块内部分为两个子模块:（1）注意力得分计算模块；（2）注意...
简介：SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪...
简介：HOG （Histogram of oriented gradient）是一种实现人体目标检测的图像描述方法，该特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。其优点是可以对几何和光学的形变保持很好的不变形，换句话说，对环境的变化具有很强的鲁棒性。基本原理：图像中局部目标的表象和性状...
简介：梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。基本原理：要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。主要应用：优化算...
我们的大脑是一个包裹在颅骨中重达三磅的组织块，它是如何从感觉中创造出感知的？这一直以来都是个谜。数十年来，有大量的研究和证据表明，大脑不可能只是简单地像拼凑拼图一样感官信息将感官信息组织在一起，来感知周围的环境。即使传入的信息杂乱无章、模糊不清，大脑依旧可以根据进入眼睛的光线构建一个场景，这一事实恰...
简介：贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（belief network）或是有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图型模型基本原理：一个贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)...
简介：朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化...
简介：随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，...
近年来，随着深度学习算法的广泛应用，人工智能方兴未艾，AI相关技术的应用也越来越丰富。伴随着AI发展一起到来的，则是对硬件性能要求的不断提升。时至今日，传统的CPU，甚至GPU已不能够满足深度学习算法所带来的运算效率需求，由此，人们开始设计各种新型的计算硬件，基于存内计算的计算硬件应运而生。本文主要...
简介：蒙特卡洛树搜索又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡洛树搜索方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。...
简介：蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故...
简介：A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。基本原理：公式表示为： f*(n)=g*(n)+h*(n),其中， f*(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的最小代价估计，g*(n...
4大概念视角下的初中 “人工智能基础“ 单元设计 大概念视角下初中 “ 人工智能基础“ 单元设计及应用策略探索（一）初中“人工智能基础“单元的教材内容分析 2020年浙教版的《信息技术（八年级下册）》教材中安排有“人工智能基础”单元内容，旨在让学生体验人工智能实现的过程，正确认识智能技术发展应遵循的...
国内青少年人工智能教育的实践和研究尚处于起步和摸索阶段。研究表明，单元设计以学科大概念为核心有利于促进学科核心素养的落实，基于此，本研究尝试开展大概念视角下的“初中人工智能基础“单元设计及应用策略探索。首先，剖析了当前国内青少年人工智能教育实践的现状及存在的问题；其次，介绍了大概念和单元设计的概念及...